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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/10/18/Dockerfile/" class="post-title-link" itemprop="url">Dockerfile</a>
        </h2>

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      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
      

      <time title="创建时间：2022-10-18 19:41:31 / 修改时间：19:49:01" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-18T19:41:31+08:00">2022-10-18</time>
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      <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <p>dockerfile 的命令摘要</p>
<ul>
<li><p>FROM- 镜像从那里来</p>
</li>
<li><p>MAINTAINER- 镜像维护者信息</p>
</li>
<li><p>RUN- 构建镜像执行的命令，每一次RUN都会构建一层</p>
</li>
<li><p>CMD- 容器启动的命令，如果有多个则以最后一个为准，也可以为ENTRYPOINT提供参数</p>
</li>
<li><p>VOLUME- 定义数据卷，如果没有定义则使用默认</p>
</li>
<li><p>USER- 指定后续执行的用户组和用户</p>
</li>
<li><p>WORKDIR- 切换当前执行的工作目录</p>
</li>
<li><p>HEALTHCHECH- 健康检测指令</p>
</li>
<li><p>ARG- 变量属性值，但不在容器内部起作用</p>
</li>
<li><p>EXPOSE- 暴露端口</p>
</li>
<li><p>ENV- 变量属性值，容器内部也会起作用</p>
</li>
<li><p>ADD- 添加文件，如果是压缩文件也解压</p>
</li>
<li><p>COPY- 添加文件，以复制的形式</p>
</li>
<li><p>ENTRYPOINT- 容器进入时执行的命令</p>
</li>
</ul>

      
    </div>

    
    
    

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      <header class="post-header">
        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/10/18/Docker%E5%BA%95%E5%B1%82%E6%A0%B8%E5%BF%83%E6%8A%80%E6%9C%AF-Cgroups/" class="post-title-link" itemprop="url">Docker底层核心技术-Cgroups</a>
        </h2>

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      </span>
      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
      

      <time title="创建时间：2022-10-18 19:00:41 / 修改时间：19:38:23" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-18T19:00:41+08:00">2022-10-18</time>
    </span>
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      </span>
      <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
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        </span>
    </span>

  
</div>

        </div>
      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <blockquote>
<p> 我们知道使用不同的 Namespace，可以实现容器中的进程看不到别的容器的资源，但是有一个问题你是否注意到？容器内的进程仍然可以任意地使用主机的 CPU 、内存等资源，如果某一个容器使用的主机资源过多，可能导致主机的资源竞争，进而影响业务。那如果我们想限制一个容器资源的使用（如 CPU、内存等）应该如何做呢？</p>
</blockquote>
<p>这里就需要用到 Linux 内核的另一个核心技术cgroups。那么究竟什么是cgroups？我们应该如何使用cgroups？Docker 又是如何使用cgroups的？</p>
<h1 id="cgroups"><a href="#cgroups" class="headerlink" title="cgroups"></a>cgroups</h1><p>cgroups（全称：control groups）是 Linux 内核的一个功能，它可以实现限制进程或者进程组的资源（如 CPU、内存、磁盘 IO 等）。</p>
<blockquote>
<p>在 2006 年，Google 的工程师（ Rohit Seth 和 Paul Menage 为主要发起人） 发起了这个项目，起初项目名称并不是cgroups，而被称为进程容器（process containers）。在 2007 年cgroups代码计划合入Linux 内核，但是当时在 Linux 内核中，容器（container）这个词被广泛使用，并且拥有不同的含义。为了避免命名混乱和歧义，进程容器被重名为cgroups，并在 2008 年成功合入 Linux 2.6.24 版本中。cgroups目前已经成为 systemd、Docker、Linux Containers（LXC） 等技术的基础。</p>
</blockquote>
<p>cgroups 主要提供了如下功能。</p>
<ul>
<li>资源限制： 限制资源的使用量，例如我们可以通过限制某个业务的内存上限，从而保护主机其他业务的安全运行。</li>
<li><strong>优先级控制</strong>：不同的组可以有不同的资源（ CPU 、磁盘 IO 等）使用优先级。</li>
<li>审计：计算控制组的资源使用情况。（实时吗？）</li>
<li><strong>控制：控制进程的挂起或恢复。</strong></li>
</ul>
<p>了解了 cgroups 可以为我们提供什么功能，下面我来看下 cgroups 是如何实现这些功能的。</p>
<p>cgroups功能的实现依赖于三个核心概念：子系统、控制组、层级树。</p>
<ul>
<li>子系统（subsystem）：<strong>是一个内核的组件，一个子系统代表一类资源调度控制器</strong>。例如内存子系统可以限制内存的使用量，CPU 子系统可以限制 CPU 的使用时间。</li>
<li>控制组（cgroup）：表示一组进程和一组带有参数的子系统的关联关系。例如，一个进程使用了 CPU 子系统来限制 CPU 的使用时间，则这个进程和 CPU 子系统的关联关系称为控制组。</li>
<li>层级树（hierarchy）：是由一系列的控制组按照树状结构排列组成的。这种排列方式可以使得控制组拥有父子关系，子控制组默认拥有父控制组的属性，也就是子控制组会继承于父控制组。比如，系统中定义了一个控制组 c1，限制了 CPU 可以使用 1 核，然后另外一个控制组 c2 想实现既限制 CPU 使用 1 核，同时限制内存使用 2G，那么 c2 就可以直接继承 c1，无须重复定义 CPU 限制。</li>
</ul>
<p><strong>cgroups 的三个核心概念中，子系统是最核心的概念，因为子系统是真正实现某类资源的限制的基础。</strong></p>
<h2 id="小结"><a href="#小结" class="headerlink" title="小结"></a>小结</h2><p>本课时我们讲解了什么是 cgroups，以及 cgroups 可以为我们提供哪些核心功能。其实 cgroups 不仅可以实现资源的限制，还可以为我们统计资源的使用情况，容器监控系统的数据来源也是 cgroups 提供的。</p>
<p>另外，请注意 cgroups 虽然可以实现资源的限制，但是不能保证资源的使用。例如，cgroups 限制某个容器最多使用 1 核 CPU，但不保证总是能使用到 1 核 CPU，当 CPU 资源发生竞争时，可能会导致实际使用的 CPU 资源产生竞争。</p>
<blockquote>
<p>参考文章<a target="_blank" rel="noopener" href="https://learn.lianglianglee.com/%E4%B8%93%E6%A0%8F/%E7%94%B1%E6%B5%85%E5%85%A5%E6%B7%B1%E5%90%83%E9%80%8F%20Docker-%E5%AE%8C/10%20%20%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%99%90%E5%88%B6%EF%BC%9A%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%9A%E8%BF%87%20Cgroups%20%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%99%90%E5%88%B6%EF%BC%9F.md">https://learn.lianglianglee.com/%E4%B8%93%E6%A0%8F/%E7%94%B1%E6%B5%85%E5%85%A5%E6%B7%B1%E5%90%83%E9%80%8F%20Docker-%E5%AE%8C/10%20%20%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%99%90%E5%88%B6%EF%BC%9A%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%80%9A%E8%BF%87%20Cgroups%20%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%99%90%E5%88%B6%EF%BC%9F.md</a></p>
</blockquote>

      
    </div>

    
    
    

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      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
      

      <time title="创建时间：2022-10-18 18:51:14 / 修改时间：18:55:20" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-18T18:51:14+08:00">2022-10-18</time>
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      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <blockquote>
<p>参考文章</p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://ibit.tech/archives/mysqldump-usage">https://ibit.tech/archives/mysqldump-usage</a></p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://developer.aliyun.com/article/472306">https://developer.aliyun.com/article/472306</a></p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.51cto.com/gosenkle/4852817">https://blog.51cto.com/gosenkle/4852817</a></p>
</blockquote>

      
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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-content" lang="">
    <link itemprop="mainEntityOfPage" href="http://example.com/2022/10/08/HBase%E5%AE%BD%E8%A1%A8%E5%92%8C%E9%AB%98%E8%A1%A8/">

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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/10/08/HBase%E5%AE%BD%E8%A1%A8%E5%92%8C%E9%AB%98%E8%A1%A8/" class="post-title-link" itemprop="url">HBase宽表和高表</a>
        </h2>

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      </span>
      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
      

      <time title="创建时间：2022-10-08 22:53:01 / 修改时间：22:53:08" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-08T22:53:01+08:00">2022-10-08</time>
    </span>

  
</div>

        </div>
      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <blockquote>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.jianshu.com/p/5da27663817b">https://www.jianshu.com/p/5da27663817b</a></p>
</blockquote>

      
    </div>

    
    
    

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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-content" lang="">
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/10/08/%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%81%E7%A7%BB/" class="post-title-link" itemprop="url">在线数据迁移</a>
        </h2>

        <div class="post-meta-container">
          <div class="post-meta">
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      </span>
      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

      <time title="创建时间：2022-10-08 22:38:41" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-08T22:38:41+08:00">2022-10-08</time>
    </span>
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      </span>
      <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
      <time title="修改时间：2022-10-18 17:01:49" itemprop="dateModified" datetime="2022-10-18T17:01:49+08:00">2022-10-18</time>
    </span>
    <span class="post-meta-item">
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        <i class="far fa-folder"></i>
      </span>
      <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
        <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
          <a href="/categories/%E6%9E%B6%E6%9E%84/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">架构</span></a>
        </span>
    </span>

  
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        </div>
      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <blockquote>
<p> 在线数据迁移最大的挑战是如何保证迁移过程服务不受影响。很多人将其比喻成“飞行过程中换发动机”“给行驶的汽车换轮胎”，但实际上并没有那么困难，一个入行一两年的技术人员，遵从一些经验指导，完全可以完成。下面就跟大家分享一下个人在这方面的一些经验，作为抛砖引玉。</p>
</blockquote>
<p>在线数据迁移一般分为四个步骤：</p>
<p>一. 上线双写，即同时写入新旧两种数据；</p>
<p>二. 历史数据离线搬迁，即离线将历史存量数据从旧系统搬到新系统；</p>
<p>三. 切读，即将读请求路由到新系统；</p>
<p>四. 清理沉淀，包括清理旧的数据，回收资源，及清理旧的代码逻辑，旧的配套系统等等，将迁移过程中的经验教训进行总结沉淀，将过程中开发或使用的工具进行通用化改造，以备下次使用。</p>
<p>注意，某些情况下，步骤一和步骤二也可能倒过来，先做历史数据搬迁，然后再写入新数据，这时候就需要谨慎的处理搬迁这段时间里产生的新数据，一般使用 queue 缓存写入的方式，称为“追数据”。(相当于先存量迁移+再增量迁移)。</p>
<p><img src="https://static001.infoq.cn/resource/image/e0/8a/e043082562e046bef188321d2a97ec8a.png" alt="img"></p>
<p>图 1：在线数据迁移步骤示意图</p>
<p>下面以某社交平台粉丝列表从 Mysql 迁移到 HBase 为例子，展开来讲讲每个步骤具体实施、可能的问题及对策。</p>
<p>在迁移之前，根据以往的经验制定了更详细的流程，如图：</p>
<p><img src="https://static001.infoq.cn/resource/image/61/2c/61bffb2af80ae332bf892ddf74b8b52c.png" alt="img"></p>
<p>图 2：粉丝列表迁移到 HBase 工作流程图</p>
<h2 id="上线双写"><a href="#上线双写" class="headerlink" title="上线双写"></a>上线双写</h2><p>编写双写的代码逻辑之前，首先要根据业务规则和性能指标确定 HBase 的表结构和主键设计。</p>
<blockquote>
<p> 对于列表类的需求，HBase 有两种典型的用法，一种是高表模式，与传统的 Mysql 模式非常类似，列表中的每一项存一行，每一行有固定的属性列；另一种是宽表模式，一个列表存一行，列表中的每一项存成一个单独的列，各种属性都打包到列内部的 value 中。如图：</p>
</blockquote>
<p><img src="https://static001.infoq.cn/resource/image/c9/47/c9042f3c2e1658f1383b8b091e602347.png" alt="img"></p>
<blockquote>
<p> 粉丝列表业务分别使用 HBase 高表模式和宽表模式存储示意图<br>高表模式的好处在于与 Mysql 类似，各种业务逻辑的实现也比较像，认知和改造成本较低，劣势在于因为 HBase 的实现机制导致单个列表可能被分别存储在多个不同的 Region 里，查询的性能较差。而宽表的优劣势正好与高表相反。在高并发大流量系统中，技术方案很多特性都可以妥协，但唯独性能永远是不能妥协的，所以我们选择宽表模式。</p>
</blockquote>
<p><strong>很多高并发系统都采用上行异步化，通过将操作转化为消息，写入消息队列，后台异步处理的方式来削峰填谷，并获得更好的可用性</strong>。大部分消息队列都支持单个消息被多个业务模块重复处理，并支持串联和并联。所以在这里我们将写入 HBase 的代码逻辑单独封装到一个模块中，将它配置为与写入旧 Mysql 代码串联或并联即可。</p>
<p><strong>为了支持消息异步处理的重试机制，建议将业务模块设计成具有幂等特性，即同一条消息可以重试多次，而不会破坏最终的结果</strong>。有一些模块，如计数器，提醒等，业务本身不支持重试，可以通过“重复消息检测模块”为它们提供短时间内的重试支持。大部分 Mysql 存储都通过主键或者单独的 Unique key 索引来达到幂等要求，相应的，HBase 高表模式通过主键保证，宽表模式通过 column qualifier 保证。在粉丝列表迁移过程中，因为 column qualifier 不能保证幂等，导致数据一致性无法达到要求，最后也是通过引入额外的重复消息检测模块解决。</p>
<blockquote>
<p> 另外，HBase 当前不提供二级索引、覆盖索引、join、order by 等 Mysql 高级查询功能，需要在迁移之前做好评估，确定新方案能够支持所有的业务特性。比如粉丝列表一般都是查询最新的 5000 个粉丝，但如果还要支持查询最初 100 个粉丝列表的功能，就会比较费劲。</p>
</blockquote>
<p><strong>上线双写完成后，需要对双写的数据进行一致性校验。</strong></p>
<p>数据一致性校验需要从两个维度进行：存储维度和业务维度。存储维度是指直接取 Mysql 和 HBase 里的数据进行对比；业务维度是指从最终用户看到的数据维度进行校验，即访问粉丝列表页面，看结果是否与原来一致。大型系统的数据一致性校验建议及格线是 6 个 9，即 99.9999%，也就是说每一百万条数据中，差别不能超过 1 条。</p>
<h2 id="历史数据搬迁"><a href="#历史数据搬迁" class="headerlink" title="历史数据搬迁"></a>历史数据搬迁</h2><p>上线双写并校验确认通过后，就可以开始搬迁历史数据了。</p>
<p>搬迁历史数据的步骤中，最大的困难是保证搬迁过程与线上业务写入互不干扰。对于列表类功能，最大的干扰是来自于这样一种业务场景：搬迁程序从 Mysql 中 select 出来一个列表，在插入到 HBase 之前，这个列表发生了变化。如果是增加一个元素，由于 HBase 的幂等保证，最终结果并不会产生偏差，但如果是删除一个或多个元素，那么最终会表现为 HBase 中删除操作未生效，因为线上业务执行完删除操作后，搬迁程序又执行了插入操作。本质上，这是因为我们在这样的数据量规模下不能使用事务引起的，如果引入事务，能够解决这个问题，但同时也会将搬迁耗时从几天延长到几周甚至几个月。为了解决这个问题，可以通过引入轻量级的 Memcache 锁来模拟 Serializable 级别的事务隔离。</p>
<p><strong>历史数据搬迁完成后也需要进行一致性校验。</strong>实际上，建议在搬迁全量数据之前，先搬迁部分数据，并进行一致性校验。部分数据一致性校验通过后，再对全量数据进行搬迁。这种方式可以极大的节约搬迁时间，降低因为搬迁流程或代码不完善导致的延期风险。</p>
<h2 id="切读"><a href="#切读" class="headerlink" title="切读"></a>切读</h2><p>全量数据搬迁并校验完成后，即可以进行读请求切换了。通用的切换方式是在代码中埋入开关，通过 Config Service 或类似机制进行切换操作。切换的流程为：Tcpcopy 环境 –&gt; 线上环境 uid 白名单（内部工程师）–&gt; 线上环境百分比灰度 0.01%，1%，10% –&gt; 线上环境全量。tcpcopy 环境用来验证代码在线上环境是否正常，uid 白名单用来验证功能是否正常，百分比灰度用来验证性能和资源压力是否正常，所有验证都通过后，最后才进行全量切换。一般这个过程会持续一周到两周。</p>
<h2 id="清理沉淀"><a href="#清理沉淀" class="headerlink" title="清理沉淀"></a>清理沉淀</h2><p>切读完成后，整个数据迁移过程可以认为已经完成了。但项目工作并没有完结，旧的逻辑代码清理，旧的配套系统下线，旧资源回收，以及最重要的一个环节：经验教训总结、分享，流程完善，工具通用化改造。</p>
<p>在线数据迁移并不是一项需要高深技术的工作，它更多需要的是对业务逻辑的把控，对操作流程的理解，对新旧系统特性的掌握，以及对细节的敬畏之心。</p>
<blockquote>
<p>参考文章 <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.infoq.cn/article/online-data-migration-experience">https://www.infoq.cn/article/online-data-migration-experience</a></p>
</blockquote>

      
    </div>

    
    
    

    <footer class="post-footer">
        <div class="post-eof"></div>
      
    </footer>
  </article>
</div>




    


<div class="post-block">
  
  

  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-content" lang="">
    <link itemprop="mainEntityOfPage" href="http://example.com/2022/10/03/MySQL%E8%AF%AD%E5%8F%A5%E6%89%A7%E8%A1%8C%E8%BF%87%E7%A8%8B/">

    <span hidden itemprop="author" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
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      <meta itemprop="name" content="SongyangJi">
    </span>

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    </span>

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      <meta itemprop="description" content="">
    </span>
      <header class="post-header">
        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/10/03/MySQL%E8%AF%AD%E5%8F%A5%E6%89%A7%E8%A1%8C%E8%BF%87%E7%A8%8B/" class="post-title-link" itemprop="url">MySQL语句执行过程</a>
        </h2>

        <div class="post-meta-container">
          <div class="post-meta">
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        <i class="far fa-calendar"></i>
      </span>
      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
      

      <time title="创建时间：2022-10-03 17:06:22 / 修改时间：17:16:32" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-03T17:06:22+08:00">2022-10-03</time>
    </span>
    <span class="post-meta-item">
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        <i class="far fa-folder"></i>
      </span>
      <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
        <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
          <a href="/categories/MySQL/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">MySQL</span></a>
        </span>
    </span>

  
</div>

        </div>
      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <p>当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则能够按照预想的合理的方式运行。<br> 如上图所示，当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了什么。</p>
<p><img src="https://img-blog.csdnimg.cn/20191013222917867.jpeg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zpc2hfc3R1ZHlfY3Nkbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70"></p>
<ol>
<li>客户端发送一条查询给服务器。</li>
<li>服务器<strong>先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果</strong>。否则进入下一阶段。</li>
<li>服务器端<strong>进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划</strong>。</li>
<li>MySQL<strong>根据优化器生成的执行计划，再调用存储引擎的API来执行查询</strong>。</li>
<li>将结果返回给客户端。</li>
</ol>
<h2 id="查询缓存"><a href="#查询缓存" class="headerlink" title="查询缓存"></a><strong>查询缓存</strong></h2><p> MySQL查询缓存保存查询返回的完整结构。当查询命中该缓存时，MySQL会立刻返回结果，跳过了解析、优化和执行阶段。<br> 查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表，如果这些表发生了变化，那么和这个表相关的所有缓存数据都将失效。<br> MySQL将缓存存放在一个引用表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括了以下因素，即查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议的版本等一些其他可能影响返回结果的信息。<br> 当判断缓存是否命中时，MySQL不会进行解析查询语句，而是直接使用SQL语句和客户端发送过来的其他原始信息。所以，任何字符上的不同，例如空格、注解等都会导致缓存的不命中。<br> 当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。例如包含函数NOW()或者CURRENT_DATE()的查询不会缓存。包含任何用户自定义函数，存储函数，用户变量，临时表，mysql数据库中的系统表或者包含任何列级别权限的表，都不会被缓存。<br> 有一点需要注意，MySQL并不是会因为查询中包含一个不确定的函数而不检查查询缓存，因为检查查询缓存之前，MySQL不会解析查询语句，所以也无法知道语句中是否有不确定的函数。<br> 事实则是，如果查询语句中包含任何的不确定的函数，那么其查询结果不会被缓存，因为查询缓存中也无法找到对应的缓存结果。</p>
<h2 id="解析和预处理"><a href="#解析和预处理" class="headerlink" title="解析和预处理"></a><strong>解析和预处理</strong></h2><p> 解析器通过关键字将SQL语句进行解析，并生成对应的解析树。MySQL解析器将使用MySQL语法规则验证和解析查询。<br> 预处理器则根据一些MySQL规则进行进一步检查解析书是否合法，例如检查数据表和数据列是否存在，还会解析名字和别名，看看它们是否有歧义。</p>
<h2 id="查询优化器"><a href="#查询优化器" class="headerlink" title="查询优化器"></a><strong>查询优化器</strong></h2><p> 查询优化器会将解析树转化成执行计划。一条查询可以有多种执行方法，最后都是返回相同结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。<br> 生成执行计划的过程会消耗较多的时间，特别是存在许多可选的执行计划时。如果在一条SQL语句执行的过程中将该语句对应的最终执行计划进行缓存，当相似的语句再次被输入服务器时，就可以直接使用已缓存的执行计划，从而跳过SQL语句生成执行计划的整个过程，进而可以提高语句的执行速度。</p>
<p><img src="https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9zZWdtZW50ZmF1bHQuY29tL2ltZy9iVmJmZGRR?x-oss-process=image/format,png"></p>
<p>MySQL使用基于成本的查询优化器(Cost-Based Optimizer，CBO)。它会尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最少的一个。<br> 优化器会根据优化规则对关系表达式进行转换，这里的转换是说一个关系表达式经过优化规则后会生成另外一个关系表达式，同时原有表达式也会保留，经过一系列转换后会生成多个执行计划，然后CBO会根据统计信息和代价模型(Cost Model)计算每个执行计划的Cost，从中挑选Cost最小的执行计划。由上可知，CBO中有两个依赖：统计信息和代价模型。统计信息的准确与否、代价模型的合理与否都会影响CBO选择最优计划。<br> 有关优化器的原理十分复杂，这里就不进行详细讲解了，大家可以自行学习。</p>
<h2 id="查询执行引擎"><a href="#查询执行引擎" class="headerlink" title="查询执行引擎"></a><strong>查询执行引擎</strong></h2><p> 在解析和优化阶段，MySQL将生成查询对应的执行计划，MySQL的查询执行引擎根据这个执行计划来完成整个查询。这里执行计划是一个数据结构，而不是和其他的关系型数据库那样生成对应的字节码。</p>
<h2 id="返回结果给客户端"><a href="#返回结果给客户端" class="headerlink" title="返回结果给客户端"></a><strong>返回结果给客户端</strong></h2><p> 如果查询可以被缓存，那么MySQL在这个阶段页会将结果存放到查询缓存中。<br> MySQL将结果集返回给客户端是一个增量、逐步返回的过程。在查询生成第一条结果时，MySQL就可以开始向客户端逐步返回结果集了</p>

      
    </div>

    
    
    

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        <div class="post-eof"></div>
      
    </footer>
  </article>
</div>




    


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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-content" lang="">
    <link itemprop="mainEntityOfPage" href="http://example.com/2022/10/03/%E7%AD%96%E7%95%A5%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E6%90%AD%E9%85%8D%E5%B7%A5%E5%8E%82%E6%A8%A1%E5%BC%8F/">

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      <meta itemprop="name" content="SongyangJi">
    </span>

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    </span>

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      <meta itemprop="description" content="">
    </span>
      <header class="post-header">
        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/10/03/%E7%AD%96%E7%95%A5%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E6%90%AD%E9%85%8D%E5%B7%A5%E5%8E%82%E6%A8%A1%E5%BC%8F/" class="post-title-link" itemprop="url">策略模式搭配工厂模式</a>
        </h2>

        <div class="post-meta-container">
          <div class="post-meta">
    <span class="post-meta-item">
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        <i class="far fa-calendar"></i>
      </span>
      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>
      

      <time title="创建时间：2022-10-03 08:21:40 / 修改时间：08:23:17" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-03T08:21:40+08:00">2022-10-03</time>
    </span>
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      <span class="post-meta-item-icon">
        <i class="far fa-folder"></i>
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      <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <ol>
<li>连接<br>TCP 是⾯向连接的传输层协议，传输数据前先要建⽴连接。<br>UDP 是不需要连接，即刻传输数据。</li>
<li>服务对象<br>TCP 是⼀对⼀的两点服务，即⼀条连接只有两个端点。<br>UDP ⽀持⼀对⼀、⼀对多、多对多的交互通信。</li>
<li>可靠性<br>TCP 是可靠交付数据的，数据可以⽆差错、不丢失、不重复、按序到达。<br>UDP 是尽最⼤努⼒交付，不保证可靠交付数据。</li>
<li>拥塞控制、流量控制<br>TCP 有拥塞控制和流量控制机制，保证数据传输的安全性。UDP 则没有，即使⽹络⾮常拥堵了，也不会影响 UDP 的发送速率。</li>
<li>⾸部开销<br>TCP ⾸部⻓度较⻓，会有⼀定的开销，⾸部在没有使⽤「选项」字段时是 20 个字节，如果使⽤了「选项」字段则会变⻓的；UDP ⾸部只有 8 个字节，并且是固定不变的，开销较⼩。</li>
<li>传输⽅式<br>TCP 是流式传输，没有边界，但保证顺序和可靠。<br>UDP 是⼀个包⼀个包的发送，是有边界的，但可能会丢包和乱序。</li>
<li>分⽚不同<br>TCP 的数据⼤⼩如果⼤于 MSS ⼤⼩，则会在传输层进⾏分⽚，⽬标主机收到后，也同样在传输层组装 TCP数据包，如果中途丢失了⼀个分⽚，只需要传输丢失的这个分⽚。<br>UDP 的数据⼤⼩如果⼤于 MTU ⼤⼩，则会在 IP 层进⾏分⽚，⽬标主机收到后，在 IP 层组装完数据，接着再传给传输层，但是如果中途丢了⼀个分⽚，在实现可靠传输的 UDP 时则就需要重传所有的数据包，这样传输效率⾮常差，所以通常 UDP 的报⽂应该⼩于 MTU。</li>
<li>适用场景<br>当对网络通讯质量有要求的时候，比如：整个数据要准确无误的传递给对方，这往往用于一些要求可靠的应用，比如HTTP、HTTPS、FTP等传输文件的协议，POP、SMTP等邮件传输的协议。当对网络通讯质量要求不高的时候，要求网络通讯速度能尽量的快，这时就可以使用UDP（如视频传输、实时通信等）。</li>
</ol>

      
    </div>

    
    
    

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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-content" lang="">
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">
          <a href="/2022/09/28/MySQL%E7%9A%84binlog/" class="post-title-link" itemprop="url">MySQL —— binlog</a>
        </h2>

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      <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

      <time title="创建时间：2022-09-28 13:39:36" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-09-28T13:39:36+08:00">2022-09-28</time>
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      <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
      <time title="修改时间：2022-10-18 18:50:13" itemprop="dateModified" datetime="2022-10-18T18:50:13+08:00">2022-10-18</time>
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        <i class="far fa-folder"></i>
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      <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
        <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
          <a href="/categories/MySQL/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">MySQL</span></a>
        </span>
    </span>

  
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      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
          <p>binlog是Mysql sever层维护的一种二进制日志，与innodb引擎中的redo&#x2F;undo log是完全不同的日志；其主要是用来记录对mysql数据更新或潜在发生更新的SQL语句，并保存在磁盘中；</p>
<p>作用主要有：</p>
<ul>
<li>主从复制：MySQL Replication在Master端开启binlog，Master把它的二进制日志传递给slaves并回放来达到master-slave数据一致的目的。复制是mysql最重要的功能之一，mysql集群的高可用、负载均衡和读写分离都是基于复制来实现的；</li>
<li>数据恢复：通过mysqlbinlog工具恢复数据；</li>
<li>增量备份。</li>
</ul>
<h2 id="binlog格式"><a href="#binlog格式" class="headerlink" title="binlog格式"></a>binlog格式</h2><p>Mysql binlog日志有ROW,Statement,MiXED三种格式；可通过my.cnf配置文件及 set global binlog_format&#x3D;’ROW&#x2F;STATEMENT&#x2F;MIXED’ 进行修改，命令行 show variables like ‘binlog_format’ 命令查看binglog格式；。</p>
<ul>
<li>Row level: <strong>仅保存记录被修改细节，不记录sql语句上下文相关信息</strong>。<strong>优点：能非常清晰的记录下每行数据的修改细节，不需要记录上下文相关信息</strong>，因此不会发生某些特定情况下的procedure、function、及trigger的调用触发无法被正确复制的问题，任何情况都可以被复制，且能加快从库重放日志的效率，保证从库数据的一致性。<br><strong>缺点:由于所有的执行的语句在日志中都将以每行记录的修改细节来记录</strong>，<strong>因此，可能会产生大量的日志内容，干扰内容也较多</strong>；比如一条update语句，如修改多条记录，则binlog中每一条修改都会有记录，这样造成binlog日志量会很大，特别是当执行alter table之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中，实际等于重建了表。<br>tip: - row模式生成的sql编码需要解码，不能用常规的办法去生成，需要加上相应的参数(–base64-output&#x3D;decode-rows -v)才能显示出sql语句; - 新版本binlog默认为ROW level，且5.6新增了一个参数：binlog_row_image；把binlog_row_image设置为minimal以后，binlog记录的就只是影响的列，大大减少了日志内容。</li>
<li>Statement level: <strong>每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中</strong>。<strong>优点：只需要记录执行语句的细节和上下文环境，避免了记录每一行的变化</strong>，<strong>在一些修改记录较多的情况下相比ROW level能大大减少binlog日志量，节约IO，提高性能</strong>；还可以用于实时的还原；同时主从版本可以不一样，从服务器版本可以比主服务器版本高；<br><strong>缺点：为了保证sql语句能在slave上正确执行，必须记录上下文信息，以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同的结果</strong>；另外，主从复制时，存在部分函数（如sleep）及存储过程在slave上会出现与master结果不一致的情况，而相比Row level记录每一行的变化细节，绝不会发生这种不一致的情况。</li>
<li>Mixedlevel level: <strong>以上两种level的混合使用经过前面的对比</strong>，可以发现ROW level和statement level各有优势，如能根据sql语句取舍可能会有更好地性能和效果；Mixed level便是以上两种leve的结合。不过，新版本的MySQL对row level模式也被做了优化，并不是所有的修改都会以row level来记录，像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录，如果sql语句确实就是update或者delete等修改数据的语句，那么还是会记录所有行的变更；因此，现在一般使用row level即可。</li>
<li>选取规则如果是采用 INSERT，UPDATE，DELETE 直接操作表的情况，则日志格式根据 binlog_format 的设定而记录。<br>如果是采用 GRANT，REVOKE，SET PASSWORD 等管理语句来做的话，那么无论如何都采用statement模式记录。</li>
</ul>

      
    </div>

    
    
    

    <footer class="post-footer">
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</div>
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  <span itemprop="copyrightYear">2023</span>
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  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">SongyangJi</span>
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